基于MFCC的语音识别系统及训练模块仿真

资 源 简 介

本系统是一个基于MATLAB环境开发的语音识别仿真平台，旨在通过MFCC（梅尔频率倒谱系数）技术实现对特定语音指令或说话人身份的精确识别。系统的核心流程涵盖了完整的语音信号处理链路，首先对原始语音信号进行预加重处理以补偿高频分量的损耗，随后通过分帧与加窗操作将非平稳的语音信号转化为短时平稳信号。在特征提取阶段，系统通过快速傅里叶变换、梅尔滤波器组加权以及离散余弦变换，从语音中提取出最能代表人类听觉感知特性的MFCC维数特征。项目特别包含了完整的语音识别训练源文件，允许用户利用自有的语音语料库进行模型训练，

详 情 说 明

基于MFCC与向量量化(VQ)的语音识别仿真系统

项目介绍

本系统是一个基于MATLAB开发的语音识别与训练仿真平台。它利用梅尔频率倒谱系数（MFCC）作为核心特征提取特征，并结合向量量化（VQ）技术通过LBG算法实现语音模式的建模与识别。系统模拟了完整的数字语音处理链路，包括信号预处理、特征分析、模型训练以及匹配识别，能够对不同特性的语音信号进行分类。该系统不仅可以用于模拟特定指令的识别，也为说话人识别研究提供了一个基础的算法验证框架。

功能特性

1. 完整的MFCC特征提取：实现了从原始波形到倒谱域特征的标准化转换，包括预加重、分帧、加窗、梅尔滤波器组加权及DCT变换。
2. 自动化VQ模型训练：内置LBG聚类算法，能够自动根据训练数据生成指定大小的特征码本（Codebook）。
3. 动态模拟数据集：系统内置了模拟语音信号发生器，通过改变基频和谐波成分生成多类测试样本，无需外部音频文件即可启动仿真。
4. 鲁棒性验证：在测试阶段自动加入高斯噪声，验证识别算法在非理想环境下的表现。
5. 多维结果可视化：实时生成时域波形图、MFCC热力图、梅尔滤波器组频率响应图以及识别准确率分析图。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本。
2. 硬件要求：基本的运算能力，支持图形化输出。
3. 依赖项：无需特殊工具箱，核心功能均由基础数学和信号处理函数实现。

详细功能逻辑

系统的执行流程严格遵循以下步骤：

1. 参数初始化：配置采样率为8000Hz，帧长256点，帧移128点，提取13维MFCC系数。设定VQ码本大小为16，通过训练生成4类不同的目标模型。
2. 数据准备与预处理：

生成具有不同基波频率（150Hz至300Hz不等）及其谐波的模拟信号，并叠加随机噪声。 对信号执行预加重处理（系数为0.97），以平衡频谱并提升高频共振峰。

1. 特征提取流程：

利用汉明窗（Hamming Window）对分帧后的信号进行加窗，减少边缘干扰。 通过快速傅里叶变换（FFT）计算功率谱。 应用24个梅尔滤波器组成的滤波器组，将线性频率映射到人类听觉感知的梅尔刻度。 对滤波器组输出取对数后进行离散余弦变换（DCT），获取前13维倒谱系数。

1. 码本训练：

针对每一类语音特征，从单个初始质心开始，通过LBG裂变算法逐步增加质心数量（1->2->4->8->16）。 在每一级裂变中，利用最近邻原则和欧式距离进行反复迭代更新，直至平均畸变满足停止阈值（0.01）。

1. 匹配与分类：

对待测样本提取相同的MFCC特征。 计算待测特征序列与每一个已知类别码本之间的最小平均量化畸变（Distortion）。 系统自动判定畸变评分最低的码本所属类别为识别出的结果。

1. 性能评估：

循环运行20次测试任务，对比识别结果与地面真实标签，统计并输出总识别率。

关键算法实现细节

通过以下核心子功能支撑整个系统的运行：

1. 梅尔滤波器组生成：根据采样率和FFT点数，在线性频率和梅尔频率之间进行转换，生成一组重叠的三角形滤波器阵列。
2. 分帧操作：将连续的一维时间序列按照指定的帧长和跳叠步长，重组为二维帧矩阵。
3. 向量量化训练（LBG）：实现了基于分裂机制的聚类过程，通过对现有质心施加微小偏移（0.01）产生新质心，并不断优化特征空间的覆盖。
4. 畸变评分计算：采用欧式距离平方和来衡量测试帧向码本中心收敛的程度，以平均距离作为相似度判别指标。

使用方法

1. 打开MATLAB软件，将当前工作目录切换至本项目代码所在路径。
2. 调用系统的主接口函数。
3. 系统将自动开始由于模拟数据驱动的训练过程，并在命令行界面显示当前的训练进度。
4. 训练完成后，系统会自动执行测试环节并实时打印出识别准确率。
5. 最终会弹出一个包含四个子图的分析窗口，展示测试信号的物理特征和系统的分类准确度对比。